Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Буду рассказывать о ложной дихотомии ORM и запросов в голом SQL. Расскажу, как Django с одной стороны и aiohttp+asyncpg с другой позволяли нам катиться как угорелые
Будут затронуты следующие темы: основная идея трейсинга микросервисов в контексте APM (application performance management), основные понятия в трейсинге на примере OpenTracing и Jaeger; краткий обзор существующих инструментов, библиотек для трейсинга. Как обеспечить 80% трейсинга и почти не писать код; особенности подготовки к трейсингу кода многопоточных и асинхронных (Tornado и Asyncio) приложений; советы по тестированию кода с трейсингом; краткий обзор будущего трейсинга — OpenTelemetry
Сегодня я опишу в подробностях, как я сделал игру в командной строке, и насколько хороша она получилась.
В этой заметке мы рассмотрим какие существуют основные датасеты в области 3D ML и какие фреймворки для работы с 3D данными могут пригодиться датасаентисту при разработке моделей машинного обучения в данной области.
Анализ социальных сетей – это процесс исследования различных систем с использованием теории сетей. Он начал широко применяться именно тогда, когда стало понятно, что огромное количество существующих сетей (социальных, экономических, биологических) обладают универсальными свойствами: изучив один тип, можно понять структуру и любых других сетей и научиться делать предсказания по ним.
Audio
Два года назад я писал на Хабр статью про Yargy-парсер и библиотеку Natasha, рассказывал про решение задачи NER для русского языка, построенное на правилах. Проект хорошо приняли. Yargy-парсер заменил яндексовый Томита-парсер в крупных проектах внутри Сбера, Интерфакса и РИА Новостей. Библиотека Natasha сейчас встроена в образовательные программы ВШЭ, МФТИ и МГУ. Проект подрос, библиотека теперь решает все базовые задачи обработки естественного русского языка: сегментация на токены и предложения, морфологический и синтаксический анализ, лемматизация, извлечение именованных сущностей.
Недавно в рамках одного собеседования мне понадобилось решить задачу, условие которой приведено ниже
It is a step-by-step guide on adding Python bindings to a Rust crate, including testing, packaging, and releasing.
Студенты и сотрудники лаборатории Машинного обучения Университета ИТМО разработали библиотеку для Python, которая решает ключевую задачу машинного обучения. Расскажем, почему появился этот инструмент и что он умеет.
Есть много реализаций данного метода. В том числе и на Python. Реализовал еще раз (см. ссылка на GitHub). Можно использовать как заготовку программного кода. Конечно, приведем стандартную диаграмму облака сгенерированных портфелей.
В предыдущих статьях был описан шеститочечный метод разворачивания этикеток и как мы тренировали нейронную сеть. В этой статье описано, как склеить фрагменты, сделанные из разных ракурсов, в одну длинную картинку.
Почему важно знать и уметь обращаться с языками запросов? По своей сути в Data Science есть несколько важнейших этапов работы и самый первый и важнейший (без него уж точно ничего работать не будет!) — это получение или извлечение данных. Чаще всего данные в каком-то виде где-то сидят и их нужно оттуда «достать».
Сейчас возможности Computer Vision (CV) полностью перекраивают ландшафт рынка Public Safety solutions. В то время, как традиционными системами видеонаблюдения уже не просто никого не удивить, а странно не найти её в любом общественном месте, использование ИИ в данной области всё ещё вновинку.